Conoce los resultados y recomendaciones
El Departamento de Desarrollo Económico y Comercio de Puerto Rico (DDEC) comisionó a la firma Abexus Analytics un abarcador y riguroso análisis del desempeño, rendimiento e impacto de los distintos programas cobijados bajo el Código de Incentivos de Puerto Rico (Ley 60-2019) y leyes previas. Mediante los datos recopilados a través de un amplio esfuerzo interagencial, se buscaba conseguir una evaluación sistémica y un análisis comprensivo e integral de los programas de incentivos, al tiempo que se tomaran en consideración múltiples legislaciones de incentivos de años anteriores.
Kevin González, economista y principal ejecutivo de la firma, explicó que “en este estudio se utilizó la información financiera que las entidades e individuos reportaron en sus planillas e informes anuales al DDEC para estimar su impacto en la economía”.
Estos datos fueron recolectados del Departamento de Hacienda, el CRIM, el propio DDEC, el Departamento del Trabajo y Recursos Humanos, así como el Departamento de Agricultura. Así se generó la base más completa de datos financieros y económicos para compañías e individuos incentivados en Puerto Rico. Estos datos incluyen planillas sometidas, empleo asalariado reportado, volumen de negocio, impuestos sobre la propiedad e informes anuales sometidos.
“El equipo realizó un análisis detallado de las planillas y sus respectivos anejos para evaluar el desempeño de los programas a nivel de recaudos del fisco. El uso de datos administrativos fue fundamental para desarrollar una evaluación económica real de los incentivos y sus efectos. Esta metodología permite un análisis más minucioso y certero, comparado con el uso de análisis econométricos tradicionales que tienden a basarse en datos agregados de la economía y estimaciones con supuestos generales”, destacó González.
No obstante, la disponibilidad de datos varía de acuerdo con el programa. Para todos los programas el año base es el 2020, ya que hay información de todas las fuentes mencionadas, mientras que datos parciales más recientes, como 2021 y 2022, estaban disponibles en algunas bases de datos. En los programas de incentivos cuyos datos no estaban en formato digital, se llevó a cabo un proceso de entrada y estandarización de datos, que se recomienda implementar de manera prospectiva para asegurar la calidad de los datos y simplificar esfuerzos futuros de este tipo de análisis. Se llevó a cabo un proceso manual de entrada de datos de planillas sometidas con los informes anuales.
Estos datos resultaron ser más completos (incluían todos los anejos necesarios) que los disponibles en el Departamento de Hacienda. Esto proporcionó a ABEXUS información más actualizada y detallada para el análisis del retorno en la inversión (ROI, por sus siglas en inglés). Esta metodología permitió analizar el comportamiento de las compañías incentivadas y compararlo con las compañías no incentivadas, con lo que se pudo determinar algunas diferencias en márgenes de ganancia, costos y creación de empleo. Además, se estimaron tasas ideales para cada programa que ayudó a establecer un costo de oportunidad para cada programa.
Una vez los datos fueron estandarizados y estructurados, se procedió a estimar el ROI. Para hacer este estimado es importante clasificar qué se considera un costo y qué se considera un beneficio. En términos de beneficios, los mismos se van a concentrar en cualquier impuesto, honorario o cuota pagada por las entidades incentivadas y/o los impuestos generados por la actividad económica que estas entidades generan.
En el caso de las tasas preferenciales sobre el ingreso, se considera como beneficio los impuestos que estas pagan. No obstante, la diferencia con la tasa que hubiesen pagado se considera como un costo. Para esto se estima la tasa impositiva óptima para cada programa de incentivos en función de las que recibieron los incentivos, pues se entiende que sin la tasa preferencial la actividad económica no se daría o se daría de manera limitada. En esencia, se plantearon las siguientes preguntas: ¿A qué tasas impositivas específicas estas empresas no serían competitivas a nivel local y/o cerrarían? ¿A qué tasa se trasladarían estas entidades a una jurisdicción diferente? Los supuestos de tasa de abandono variaron entre entidades locales y extranjeras.
Se seleccionó como tasa objetivo la tasa impositiva más alta posible antes de obstaculizar la actividad económica. Es decir, cuánto más podría haber gravado hipotéticamente el gobierno antes de que se hubiera sentido un efecto negativo en la economía que superara los ingresos fiscales. De esta manera, la metodología no mide solo los ingresos fiscales, sino también la cantidad de empresas que cerrarían operaciones y, lo que es más crítico, los empleos que se habrían perdido.
Además de avanzar en la calidad de datos con los que cuenta el gobierno para medir la efectividad y rendimiento de los programas, con este estudio se identificaron algunas áreas de oportunidad y cómo sería realizar ajustes en los beneficios e incentivos de acuerdo con las necesidades de las industrias que se desea incentivar.
“No todas las industrias requieren los mismos beneficios. Tener una misma vara para todos puede generar pérdidas de ingresos a nivel estatal y municipal. No se deben utilizar las mismas herramientas para incentivar la exportación de servicios y la exportación de bienes”, expuso como ejemplo González.
De igual manera, la recolección de datos permitió hacer recomendaciones dirigidas a generar mayor transparencia para esfuerzos futuros, como sería el caso de solicitar informes anuales para todos los programas de incentivos e incluir preguntas y campos que provean más granularidad sobre su actividad económica, incluyendo copia de la planilla sometida al Departamento de Hacienda.
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